Interviu cu  Dan Popa, Director Regional pentru Europa de Est în cadrul Veeam

 

Inteligența artificială intră tot mai rapid în procesele de business, iar următoarea etapă este marcată de dezvoltarea agenților AI autonomi. Spre deosebire de aplicațiile convenționale, aceștia pot interpreta obiective, accesa mai multe sisteme, combina informații și iniția acțiuni fără aprobarea individuală a unei persoane.

Această evoluție schimbă semnificativ și modul în care organizațiile trebuie să abordeze securitatea și protecția datelor. Dacă accesul la informații și sistemele critice era construit în principal în jurul utilizatorilor umani, agenții AI operează la viteza mașinilor și pot efectua rapid un număr mare de acțiuni.

Tema a fost discutată pe 23 septembrie, la București, în cadrul VeeamON Tour 2026, eveniment desfășurat sub tema „Data & AI Trust Converge for the Agentic Era”. Cu această ocazie, am discutat cu Dan Popa, Director Regional pentru Europa de Est în cadrul Veeam, despre nivelul de pregătire al companiilor pentru era agenților AI, riscurile accesului AI la datele organizațiilor și necesitatea unei strategii de reziliență care să depășească simplul backup.

Accesul, autonomia și viteza schimbă modelul de risc

Potrivit lui Dan Popa, agenții AI reunesc trei caracteristici care modifică fundamental modelul de risc: accesul, autonomia și viteza.

Un agent poate interpreta un obiectiv, poate accesa mai multe sisteme, poate combina informații și poate iniția acțiuni fără să aștepte aprobarea individuală a unui utilizator. Acest comportament introduce riscuri precum permisiuni excesive, expunerea datelor sensibile, acțiuni inexacte sau nedorite, credențiale compromise, contaminarea datelor și activități care depășesc cadrul de guvernanță stabilit.

Un alt nivel de dificultate este reprezentat de vizibilitate. Agenții pot fi integrați în platforme aprobate, creați prin instrumente low-code sau conectați prin integrări cu terțe părți, ceea ce face mai dificilă identificarea tuturor sistemelor AI care operează în organizație.

Înainte de a permite unui agent să acceseze sisteme critice, organizațiile ar trebui să aibă un inventar al agenților, modelelor și surselor de date. Datele trebuie identificate și clasificate în funcție de sensibilitate, iar accesul trebuie definit clar atât pentru oameni, cât și pentru agenți.

Principiul este cel al drepturilor minime de acces: fiecare agent ar trebui să poată utiliza doar datele și sistemele necesare pentru îndeplinirea sarcinii sale.

Controalele trebuie aplicate la nivelul datelor, astfel încât un agent necunoscut sau configurat incorect să nu poată accesa informații doar pentru că acestea se află într-o aplicație aprobată. În același timp, organizațiile au nevoie de monitorizarea și înregistrarea acțiunilor agenților, de responsabilități clar definite și de capacitatea de a identifica datele afectate, izola riscul și inversa cu precizie modificările nedorite.

Cercetările Veeam citate în cadrul interviului arată amploarea decalajului dintre adopție și pregătire: 88% dintre organizații utilizează sau testează agenți AI, însă doar 7% sunt considerate cu adevărat pregătite pentru AI.

Ce înseamnă un „strat de încredere” pentru AI

În acest context apare conceptul de „strat de încredere” între date și modelele AI.

Întrebarea fundamentală este dacă organizația poate avea încredere atât în datele care alimentează AI, cât și în acțiunile pe care sistemele AI le întreprind pe baza acestora.

În practică, stratul de încredere reprezintă infrastructura prin care compania poate înțelege și controla relația dintre date, identități umane, aplicații, modele AI și agenți autonomi.

Primul element este identificarea datelor din întreaga organizație și stabilirea nivelului lor de sensibilitate. Compania trebuie să știe ce conțin datele, unde sunt stocate, dacă sunt sensibile și ce politici li se aplică. Acest context trebuie să rămână asociat datelor indiferent de locul în care acestea sunt stocate sau transferate.

Urmează componenta de identitate și acces. Organizațiile trebuie să aibă vizibilitate atât asupra identităților umane, cât și asupra celor non-umane, inclusiv asupra credențialelor utilizate de agenți, a datelor pe care le pot accesa și a acțiunilor pe care sunt autorizați să le efectueze. Politicile trebuie aplicate înainte ca datele sensibile să fie expuse sau o acțiune să fie executată.

Ultima componentă este reziliența. Dacă un agent corupe date, modifică incorect înregistrări sau declanșează un flux de lucru nedorit, compania trebuie să poată identifica informațiile afectate și să le recupereze cu precizie.

Nevoia este cu atât mai mare cu cât organizațiile nu au întotdeauna o imagine completă asupra mediului lor AI. Potrivit cercetării Veeam, doar 28% dintre organizații sunt încrezătoare că ar putea detecta un sistem AI care operează în afara parametrilor aprobați.

Prin urmare, stratul de încredere reunește securitatea, guvernanța, confidențialitatea, conformitatea și reziliența. Iar punctul său central îl reprezintă datele.

„Dacă organizațiile nu pot avea încredere în date, nu pot avea încredere nici în AI.”

Shadow AI: între inovație și control

Adopția accelerată a unor instrumente precum ChatGPT, Copilot și alte soluții AI creează o altă provocare: utilizarea neautorizată a AI, cunoscută drept shadow AI.

Potrivit cercetărilor Veeam, 95% dintre organizații raportează utilizarea neautorizată a AI, în timp ce doar 25% oferă tuturor angajaților o alternativă aprobată.

O interdicție generală nu este, în acest context, neapărat o soluție eficientă pe termen lung. Angajații folosesc instrumentele AI pentru că acestea îi ajută să lucreze mai rapid, iar dacă opțiunile aprobate sunt prea restrictive, utilizarea se poate muta în afara vizibilității companiei.

Organizațiile ar trebui să înceapă cu vizibilitatea: ce instrumente și fluxuri AI sunt utilizate, ce date ale companiei sunt partajate și în ce contexte.

Informațiile sensibile trebuie clasificate, iar regulile trebuie să stabilească ce date pot fi utilizate, în ce scop și prin intermediul căror servicii aprobate. În paralel, trebuie aplicat principiul drepturilor minime de acces, păstrate evidențe privind accesul și acțiunile AI, monitorizate comportamentele anormale și desemnate persoane responsabile pentru cazurile de utilizare cu risc ridicat.

Educația angajaților rămâne, de asemenea, esențială. Aceștia trebuie să știe, printre altele, ce informații confidențiale nu trebuie introduse în instrumente publice, cum trebuie verificat conținutul generat de AI și când trebuie escaladat un incident suspectat.

Guvernanța trebuie să fie proporțională cu riscul: experimentarea cu risc redus ar trebui să fie simplă, în timp ce aplicațiile care implică date sensibile, decizii automatizate sau sisteme critice trebuie să beneficieze de cerințe mai stricte de verificare, monitorizare și recuperare.

De ce backup-ul nu mai este suficient

În cazul unui atac ransomware, existența unui backup nu garantează automat că organizația își poate relua rapid activitatea.

Backup-ul confirmă existența unei copii a datelor. Reziliența cibernetică presupune însă că organizația poate utiliza acele date pentru a restabili serviciile prioritare în intervalul de timp necesar businessului.

O strategie solidă începe prin înțelegerea impactului asupra businessului. Organizațiile trebuie să identifice aplicațiile critice, dependențele dintre date și prioritățile de recuperare și să definească obiective realiste privind timpul și punctul de recuperare.

Backup-urile trebuie protejate împotriva modificării sau ștergerii, inclusiv în situațiile în care atacatorii au compromis credențialele administrative.

Testarea recuperării trebuie să depășească simpla verificare a faptului că un fișier poate fi restaurat. Companiile ar trebui să verifice dacă datele recuperate sunt curate, dacă aplicațiile pot fi repornite în ordinea corectă, dacă serviciile de identitate și acces rămân disponibile și dacă echipele își cunosc responsabilitățile în timpul unui incident.

Exercițiile ar trebui să includă scenarii realiste, precum credențiale compromise, ransomware, infrastructură indisponibilă și coruperea atât a mediilor de producție, cât și a celor de backup. Testarea tehnică trebuie completată de exerciții privind luarea deciziilor în criză, comunicarea și escaladarea către conducerea executivă.

Datele din Veeam Data Trust and Resilience Report 2026 evidențiază diferența dintre încrederea declarată și capacitatea efectivă de recuperare. Deși 90% dintre organizații declară că au încredere în capacitatea lor de a se recupera în intervalele stabilite prin obiectivele privind timpul de recuperare, doar 28% dintre organizațiile afectate de ransomware și-au recuperat integral datele.

În plus, dintre organizațiile care au trecut printr-un incident cibernetic, 42% au raportat perturbări care au afectat clienții, iar 41% au suferit un impact financiar.

Prin urmare, întrebarea nu ar trebui să fie doar „S-a finalizat restaurarea?”, ci dacă businessul poate funcționa în siguranță și își poate deservi din nou clienții.

Cum se va schimba infrastructura IT

În următorii doi-trei ani, AI va determina organizațiile să treacă de la o infrastructură construită în principal în jurul utilizatorilor umani și aplicațiilor la una care trebuie să guverneze și identități autonome, non-umane, care operează la viteza mașinilor.

În acest context, permisiunile statice și revizuirile periodice ale politicilor vor deveni tot mai puțin suficiente. Companiile vor avea nevoie de vizibilitate continuă asupra agenților existenți, datelor pe care le accesează, identităților și credențialelor utilizate și modului în care comportamentul lor se schimbă în timp. Clasificarea datelor și contextul identității trebuie să însoțească informațiile în mediile cloud, software-as-a-service și on-premises.

Și strategiile de recuperare vor deveni mai precise. În cazul unui agent AI, pot apărea foarte rapid numeroase modificări localizate asupra datelor. Organizațiile vor avea, prin urmare, nevoie să identifice exact ce s-a schimbat și să poată inversa anumite acțiuni dăunătoare fără să afecteze sistemele care nu au fost compromise.

Pentru companii, pregătirea poate începe de acum prin construirea unei baze de date de încredere: reducerea volumului de date necunoscute, clasificarea informațiilor sensibile, îmbunătățirea guvernanței identității și accesului, definirea responsabilității pentru AI bazat pe agenți și testarea capacității de a recupera date de încredere.

Există și o componentă directă de business. Cercetările Veeam arată că 48% dintre CEO consideră că datele de încredere, sigure și conforme ar putea genera o creștere a veniturilor de peste 25%. Astfel, datele de încredere nu sunt prezentate doar ca o cerință de securitate, ci și ca un factor care poate susține creșterea businessului bazată pe AI.

În acest nou context, competiția se va muta treptat de la simpla implementare a AI către construirea unui AI de încredere. Organizațiile vor avea nevoie să demonstreze vizibilitate, guvernanță, securitate, conformitate, reziliență și capacitate de recuperare la nivelul datelor care alimentează sistemele AI.